1. 如今的金融行业，在业务方面已经开始呈多元化发展，业务也开始逐渐复杂，经常会大量重复的应用或功能，以及烟囱式建设，导致了巨大的数据资源、计算资源和人力资源的浪费。

同时，组织障碍也导致了数据孤岛的出现，使得内部和外部的数据难以进行全局规划。数据作为资产，为了合理利用资产，需要进行数据盘点，反映内部数据分布和外部数据采集的现状，规划数据资产的构成，打通异构数据，统一外部数据采集，理清企业资产。

2. 金融机构数据资产体系建设必须以业务价值为核心，推动业务数据向数据资产转化。

传统的数字化建设过程中，经常会出现只局限于某个业务板块，从而忽视了数据多业务关联的属性，缺乏对数据的深入理解。数据中台能够与全局数据对接，通过统一的数据标准构建与业务密切相关的标准化、可扩展的数据标签体系。

3.“集成”是指发现数据资产的问题，完善机制，保证数据资产的质量。数据中台必须提供管理数据资产的能力，以及用于实现价值的数据资产管理系统，以实现数据资产的价值最大化。

4. 为了让数据资产尽快投入使用，数据中台提供快速便捷的数据服务能力，使相关人员，包括但不限于技术人员，能够快速开发数据应用，支持数据资产场景能力的快速输出，以满足业务多元化的需求。

数据中台通过提供可视化数据分析，帮助企业有效对数据趋势分析，做出合理的决策。只有当数据资产服务于业务分析时，它们才能与业务场景紧密结合，从而实现价值最大化。

5. 大多数金融机构的数据资产只用于内部业务，我们成为了隐性的价值实现，很少有金融机构能够直接提供数据交易产生显性的价值实现。

在数据中台的建设中，我们希望通过数据中台提高跨部门通用价值的能力，在降低成本、提高效率的前提下，更好地管理数据应用。通过数据洞察驱动业务创新渠道，跨业务场景数据应用，使金融机构集成创新。